What is the translation of " DATA QUALITY " in Vietnamese?

• chất lượng dữ liệu
• data quality

Examples of using Data quality in English and their translations into Vietnamese

If it cannot immediately do that, you have a data quality problem.
Nếu không thể làm được điều đó ngay bây giờ, bạn đang có vấn đề về chất lượng dữ liệu.

A data quality project that proposes changes to the source data based on the knowledge in the knowledge base.
Data Quality Project: Bước thay đổi dữ liệu nguồn dựa trên hệ tri thức cơ sở.

Implement data cleansing by using Microsoft Data Quality Services.
Thực hiện làm sạch dữ liệu bằng cách sử dụng Microsoft Data Quality Services.

For sampling flexibility and superior data quality, our instruments have become the standard in thousands of laboratories in academia and industry.
Đối với sự linh hoạt lấy mẫu và dữ liệu chất lượng cao, thiết bị của chúng tôi đã trở thành tiêu chuẩn trong hàng ngàn phòng thí nghiệm tại học viện và công nghiệp.

This process isn't meant to be a one-time exercise- you can do the FAM regularly to assess your data quality.
Quá trình này không phải là bài tập một lần- bạn có thể làm FAM thường xuyên để đánh giá chất lượng dữ liệu của bạn.

For more information about data quality, see What is Data Quality?
Để biết thêm thông tin về chất lượng dữ liệu, xem Chất lượng dữ liệu là gì?

Big Data Quality: Implement a data quality solution, or extend your existing strategy, to ensure the insight you get from your Big Data is valid and trustworthy.
Chất lượng Big Data: Triển khai giải pháp chất lượng dữ liệu hoặc mở rộng chiến lược hiện tại của bạn, để đảm bảo thông tin chi tiết bạn nhận được từ Big Data của mình là hợp lệ và đáng tin cậy.

Develop rules and policies to ensure high data quality and proper master data and metadata management.
Phát triển các quy tắc và quy định để đảm bảo có nguồn dữ liệu chất lượng cao và quản lý tốt các dữ liệu lớn.

Finally, the data quality must be examined by answering some important questions such as“Is the acquired data complete?”,“Is there any missing values in the acquired data?”.
Sau cùng là đánh giá chất lượng của bộ dữ liệu bằng cách trả lời những câu hỏi như:“ những dữ liệu cần phân tích đã thu thập đủ chưa?”,“ Có missing value tại các cột dữ liệu hay không?”.

The design of PhotoCity also elegantly solves the sampling and data quality challenges of eBird and other distributed data collection projects.
Các thiết kế của PhotoCity cũng thanh lịch giải quyết những thách thức lấy mẫu và chất lượng dữ liệu của eBird và các dự án thu thập dữ liệu phân phối khác.

Students will learn how to create a data warehouse with Microsoft® SQL Server® 2014, implement ETL with SQL Server Integration Services, and validate and cleanse data with SQL Server Data Quality Services and….
Học viên sẽ được tìm hiểu làm thế nào để tạo ra một kho dữ liệu với Microsoft SQL Server ® 2014, thực hiện ETL với SQL Server Integration Services, và xác nhận và làm sạch dữ liệu với SQL Server Data Quality Services và SQL Server Master Data Services.

EBird researchers have two main solutions to these data quality issues, issues that arise in many other distributed data collection projects.
Các nhà nghiên cứu eBird có hai giải pháp chính để các vấn đề chất lượng dữ liệu, các vấn đề phát sinh trong nhiều dự án thu thập dữ liệu phân phối khác.

In addition to what you heard about in the video, Hortonworks DataFlow is increasing the speed at which information can be analyzed as well as improving data quality management and enriching the data for Open Energi.
Ngoài những gì bạn đã nghe trong video, Hortonworks DataFlow đang tăng tốc độ phân tích thông tin cũng như cải thiện quản lý chất lượng dữ liệu và làm phong phú dữ liệu cho Open Energi.

Once data has been through data quality and ETL steps, to ensure initial cleanliness and consistency, we believe that it is ready for users to start to explore.
Khi dữ liệu đã được thông qua các bước chất lượng dữ liệu và ETL, để đảm bảo tính sạch và tính nhất quán ban đầu, chúng tôi tin rằng nó đã sẵn sàng để người dùng bắt đầu khám phá.

UNECE has been at the forefront in guiding countries through the many challenges- data quality, processing techniques, analytical capacity, access and reliability of sources.
UNECE đã đi đầu trong các quốc gia hướng dẫn thông qua nhiều thách thức về chất lượng dữ liệu, kỹ thuật xử lý, năng lực phân tích, khả năng truy cập và độ tin cậy của các nguồn.

Data Quality(DQ) is“the planning, implementation, and control of activities that apply quality management techniques to data, in order to assure it is fit for consumption and meet the needs of data consumers.”.
Data quality management( thông thường được viết tắt là DQM) theo DAMA:“ Việc lập kế hoạch, thực hiện và kiểm soát các hoạt động áp dụng những kỹ thuật quản lý chất lượng vào dữ liệu, để đảm bảo dữ liệu phù hợp để phân tích và đáp ứng nhu cầu của người dùng.”.

As a result of the financial crisis of 2008, many large banks and insurance companies established the position of the CDO in order to ensure data quality and transparency for regulatory and risk management as well as analytical reporting.
Nhiều ngân hàng lớn và các công ty bảo hiểm, sau cuộc khủng hoảng tín dụng năm 2008 đã tạo ra vai trò CDO để đảm bảo chất lượng dữ liệu và minh bạch các quy định, quản lý rủi ro cũng như lập nên các báo cáo phân tích.

For customers using data from VIETNAM-TAM, data quality reports will be extracted daily for monitoring to determine the Panel stability according to the committed quality indicators.
Đối với các khách hàng sử dụng dữ liệu của VIETNAM- TAM, báo cáo về chất lượng dữ liệu sẽ được trích xuất hàng ngày để theo dõi nhằm xác định tính ổn định của Panel theo các chỉ số về chất lượng đã được cam kết.

This conference will provide you with an opportunity to connect with individuals from around the globe who work in survey, market, and opinion research, statistics, data science, and computer science and to show them how you support innovation and data quality.
Hội thảo này cung cấp cho bạn cơ hội để kết nối với các cá nhân từ khắp nơi trên thế giới làm việc trong điều tra, nghiên cứu thị trường, nghiên cứu ý kiến, thống kê, khoa học dữ liệu và khoa học máy tính và để cho họ biết cách bạn hỗ trợ sự đổi mới và chất lượng dữ liệu.

In addition, the Recommendation covered OA to scientific research data that“helps to enhance data quality, reduces the need for duplication of research, speeds up scientific progress and helps to combat scientific fraud.”.
Hơn nữa, Khuyến cáo đó bao trùm truy cập mở tới dữ liệu nghiên cứu khoa học mà“ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, giảm nhu cầu đúp bản nghiên cứu, tăng tốc sự tiến bộ khoa học và giúp đấu tranh chống sự gian lận”[ 3].

While master data and data quality management builds a strong foundation for handling data, the significance attached to data discovery and self-service BI shows that the empowerment of business users is a consistently strong trend.
Mặc dù quản lý chất lượng dữ liệu và dữ liệu chủ xây dựng một nền tảng vững chắc để xử lý dữ liệu, nhưng ý nghĩa gắn liền với khám phá dữ liệu và BI độc lập cho thấy việc trao quyền cho người dùng doanh nghiệp là một xu hướng mạnh mẽ nhất quán.

By including this process as part of your reviewing methodology, you will be able to clearly explain how you assessed the data quality, and provide hard numbers that show the likely percentage of error contained in your survey data..
Bằng cách đưa quy trình này như là một phần của phương pháp đánh giá của bạn, bạn sẽ có thể giải thích rõ ràng cách bạn đánh giá chất lượng dữ liệu và cung cấp số liệu cứng hiển thị phần trăm lỗi có chứa trong dữ liệu khảo sát của bạn.

CRDC Data Collection OCR will conduct data quality reviews and work directly with school districts to review and improve restraint and seclusion data submitted as a part of the Civil Rights Data Collection(CRDC).
OCR sẽ tiến hành đánh giá chất lượng dữ liệu và làm việc trực tiếp với các khu học chánh, để xem xét và cải thiện dữ liệu hạn chế và tách biệt được gửi như một phần của Bộ sưu tập dữ liệu quyền dân sự( CRDC).

Despite numerous advantages that predictive analytics brings, it is essential to understand that forecasting is just an estimate, the accuracy of which highly depends on data quality and stability of the situation, so it requires careful treatment and continuous optimization.
Mặc dù có nhiều lợi ích mà phân tích dự báo mang lại, nhưng người dùng nên hiểu rằng các dự báo chỉ mang tính ước lượng, độ chính xác phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu và độ ổn định của tình huống, do đó cần phải xử lý cẩn thận và tối ưu hóa dữ liệu liên tục.

Everyone in every corner of the typical enterprise understands the value of data quality- they know they need a great deal of detailed consumer information in order to perform analyses and uncover key truths, and they agree that that info needs to be accurate.
( VietQ. vn)- Ngày nay, mọi doanh nghiệp đều thấu hiểu giá trị của chất lượng dữ liệu- họ biết họ cần một lượng lớn thông tin chi tiết về khách hàng nhằm phân tích và tìm ra các vấn đề mấu chốt, và họ đều đồng ý rằng loại hình thông tin này cần phải chính xác tuyệt đối.

The lack of data cited by the survey respondents refers to either insufficient amounts of data that can effectively train and maintain machine learning and AI models and applications in the enterprise or, in the case of streaming data, data quality issues.
Vấn đề thiếu dữ liệu được trích dẫn bởi những người tham gia khảo sát đề cập đến việc không có đủ dữ liệu để đào tạo và duy trì một cách hiệu quả học máy cũng như các mô hình và ứng dụng AI trong doanh nghiệp hoặc, trong trường hợp truyền dữ liệu, là về các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu.

This section covers processes for checking data quality, particularly in the context of a directed OSM mapping project, such as those undertaken by the Humanitarian OpenStreetMap Team in various countries and Open Cities projects in Bangladesh, Sri Lanka, and Nepal.
Phần này bao gồm các quy trình kiểm tra chất lượng dữ liệu, đặc biệt là trong khuôn khổ của một dự án lập bản đồ OSM trực tiếp, chẳng hạn như các dự án của Nhóm Tổ chức Nhân đạo OpenStreetMap ở các quốc gia khác nhau và các dự án Thành phố mở- Open Cities tại Bangladesh, Sri Lanka, and Nepal.

Presentations and short courses will cover tools and approaches for understanding the role and potential of Big Data to replace or complement some traditional data collections or to provide new kinds of information that will improve data quality and increase their utility.
Các bài trình bày và các khoá học ngắn sẽ bao gồm các công cụ khai thác và cách tiếp cận dữ liệu, để hiểu được vai trò và tiềm năng của Dữ liệu lớn, để thay thế hoặc bổ sung cho một số bộ sưu tập dữ liệu truyền thống hoặc để cung cấp các loại thông tin mới sẽ cải thiện chất lượng dữ liệu và tăng tiện ích.

Metadata shall also include information about origin, linked data, geographic location, time series continuations, data quality, and other relevant indices that reveal relationships between datasets and allow the public to determine the fitness of the data source.
Siêu dữ liệu cũng nên bao gồm thông tin về nguồn gốc, dữ liệu được liên kết, vị trí địa lý, tiếp tục chuỗi thời gian, chất lượng dữ liệu và các chỉ số liên quan khác tiết lộ mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu và cho phép công chúng xác định mức độ phù hợp của nguồn dữ liệu..